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该文提出一种基于关键词的深度万维网查询方法:用户用关键词的方式提交查询,该方法在线地选择能够反映查询意图并且提供高质量结果的万维网数据库.这种方法既避免了深度万维网数据抓取这一代价高、难度大的操作,又可支持多领域的数据库上的关键词查询,从而能够与现有的搜索引擎实现无缝集成.文中侧重于讨论基于关键词的数据库选择,从以下两... 相似文献
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通用的数据库系统为不同的应用需求与数据类型提供统一的处理方式,在取得了巨大成功的同时,也暴露了一定的局限性:由于没有结合具体应用的数据分布与工作负载,系统往往难以保证性能的最优.为了解决这一问题,“学习式数据库系统”成为了目前数据库领域的研究热点,它利用机器学习技术有效捕获负载与数据的特性,从而对数据库系统进行优化.围绕这一方向,近些年工业界与学术界涌现出了大量的研究工作.首先提出了细粒度的分类体系,从数据库架构出发,将现有工作进行了梳理;其次,系统地介绍了学习式数据库各组件的研究动机、基本思路与关键技术;最后,对学习式数据库系统未来的研究方向进行了展望. 相似文献
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空间数据上Top-k关键词模糊查询算法 总被引:5,自引:0,他引:5
基于位置的服务(LBS)变得日益普及,越来越多的研究开始关注如何对空间中的兴趣点(POI)做有效的检索.现有的方法提出了空间数据上的关键词检索,研究如何根据查询的位置和关键词找到相关的POI点.然而,现有方法主要对查询关键词进行精确匹配,不能支持模糊查询:当查询关键词与底层数据存在微小差异的时候,LBS系统不能返回相关的结果.为了满足移动用户的模糊查询需求,文中对空间数据上的Top-k关键词模糊查询问题进行研究:给定一组POI点,检索与查询关键词近似匹配且空间上距离相近的Top-k个结果.为了提供高效的模糊查询,文中首先定义了一种新型的相关性函数,综合考虑了文本相似性和空间距离,进而提出了一种有效的索引结构RegionTrie,并基于RegionTrie设计了高效的Top-k算法.真实数据集上的实验结果表明,文中提出的Top-k算法十分高效,性能远好于对比方法. 相似文献
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随着数据成为新的生产要素和数字中国顶层战略的推进,跨域数据共享和流通对于实现数据要素价值最大化变得至关重要。国家通过布局全国一体化大数据中心体系、启动“东数西算”工程等一系列举措,为数据要素的跨域应用提供了基础设施。然而,传统的数据管理局限于单一域内,无法满足跨域场景下的数据管理需求。跨域数据管理面临通信层面的跨空间域挑战、数据建模层面的异构模型融合问题,以及数据访问层面的跨信任域挑战。从跨空间域、跨管辖域和跨信任域3个视角出发,探讨了跨域数据管理的内涵、研究挑战及关键技术,并展望了其未来发展趋势。 相似文献
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